本书面向所有对计算机科学感兴趣的读者，以浅显易懂的语言和简明扼要的形式介绍计算机科学领域的重要知识点，尽量少涉及学术概念，着力将抽象理论具体化，复杂问题简单化，既适合计算机专业技术人员查漏补缺基本理论，也适合普通读者了解计算思维。·

本书以TensorFlow 1.2为基础，从基本概念、内部实现和实践等方面深入剖析了TensorFlow。书中首先介绍了TensorFlow设计目标、基本架构、环境准备和基础概念，接着重点介绍了以数据流图为核心的机器学习编程框架的设计原则与核心实现，紧接着还将TensorFlow与深度学习相结合，从理论基础和程序实现这两个方面系统介绍了CNN、GAN和RNN等经典模型，然后深入剖析了TensorFlow运行时核心、通信原理和数据流图计算的原理与实现，全面介绍了TensorFlow生态系统的发展。